欢迎来到线性回归项目¶
若项目中的题目有困难没完成也没关系，我们鼓励你带着问题提交项目，评审人会给予你诸多帮助。
所有选做题都可以不做，不影响项目通过。如果你做了，那么项目评审会帮你批改，也会因为选做部分做错而判定为不通过。
其中非代码题可以提交手写后扫描的 pdf 文件，或使用 Latex 在文档中直接回答。
In [41]:
# 任意选一个你喜欢的整数，这能帮你得到稳定的结果
seed =10 # TODO
In [42]:
# 这个项目设计来帮你熟悉 python list 和线性代数
# 你不能调用任何NumPy以及相关的科学计算库来完成作业
# 本项目要求矩阵统一使用二维列表表示，如下：
A = [[1,2,3],
[2,3,3],
[1,2,5]]
B = [[1,2,3,5],
[2,3,3,5],
[1,2,5,1]]
# 向量也用二维列表表示
C = [[1],
[2],
[3]]
#TODO 创建一个 4*4 单位矩阵
I = [[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]
1.2 返回矩阵的行数和列数¶
In [43]:
# TODO 返回矩阵的行数和列数
def shape(M):
row =len(M)
column =len(M[0])
return row,column
In [44]:
# 运行以下代码测试你的 shape 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_shape
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK
1.3 每个元素四舍五入到特定小数数位¶
In [45]:
# TODO 每个元素四舍五入到特定小数数位
# 直接修改参数矩阵，无返回值
def matxRound(M, decPts=4):
for i in range(len(M)):
for k in range(len(M[i])):
M[i][k] = round(M[i][k],decPts)
pass
In [46]:
# 运行以下代码测试你的 matxRound 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_matxRound
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.029s OK
1.4 计算矩阵的转置¶
In [47]:
# TODO 计算矩阵的转置
def transpose(M):
#定义：zip([seql, …]) *号操作符可以将元组tuple解压成列表list，zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，
#将对象中对应的元素打包成一个个元组tuple，最后返回这些元组组成的列表（引用）
#list()方法用于将元组转成列表。
result_list=[list(col) for col in zip(*M)]
return result_list
In [48]:
# 运行以下代码测试你的 transpose 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_transpose
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.006s OK
1.5 计算矩阵乘法 AB¶
In [49]:
# TODO 计算矩阵乘法 AB，如果无法相乘则raise ValueError
def matxMultiply(A, B):
if len(A[0]) != len(B) :
raise ValueError
else:
result = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] #提供一个A、B相乘后的到矩阵一样大小初始化每个值都为0矩阵
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return result
In [50]:
# 运行以下代码测试你的 matxMultiply 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_matxMultiply
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.035s OK
2 Gaussian Jordan 消元法¶
2.1 构造增广矩阵¶
$ A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2n}\\ a_{31} & a_{22} & ... & a_{3n}\\ ... & ... & ... & ...\\ a_{n1} & a_{n2} & ... & a_{nn}\\ \end{bmatrix} , b = \begin{bmatrix} b_{1} \\ b_{2} \\ b_{3} \\ ... \\ b_{n} \\ \end{bmatrix}$
返回 $ Ab = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & ... & a_{1n} & b_{1}\\ a_{21} & a_{22} & ... & a_{2n} & b_{2}\\ a_{31} & a_{22} & ... & a_{3n} & b_{3}\\ ... & ... & ... & ...& ...\\ a_{n1} & a_{n2} & ... & a_{nn} & b_{n} \end{bmatrix}$
In [51]:
# TODO 构造增广矩阵，假设A，b行数相同
def augmentMatrix(A, b):
result_list =[i + k for i,k in zip(A,b)]
return result_list
In [52]:
# 运行以下代码测试你的 augmentMatrix 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_augmentMatrix
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.006s OK
2.2 初等行变换¶
- 交换两行
- 把某行乘以一个非零常数
- 把某行加上另一行的若干倍：
In [53]:
# TODO r1 <---> r2
# 直接修改参数矩阵，无返回值
def swapRows(M, r1, r2):
temp = M[r1]
M[r1] = M[r2]
M[r2] = temp
pass
In [54]:
# 运行以下代码测试你的 swapRows 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_swapRows
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK
In [55]:
# TODO r1 <--- r1 * scale
# scale为0是非法输入，要求 raise ValueError
# 直接修改参数矩阵，无返回值
def scaleRow(M, r, scale):
if scale==0:
raise ValueError('raise ValueError')
else :
list =[]
for i in M[r]:
list.append(i*scale)
M[r] = list
pass
In [56]:
# 运行以下代码测试你的 scaleRow 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_scaleRow
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.001s OK
In [57]:
# TODO r1 <--- r1 + r2*scale
# 直接修改参数矩阵，无返回值
def addScaledRow(M, r1, r2, scale):
M[r1] = [x + y * scale for x,y in zip(M[r1],M[r2])]
pass
In [58]:
# 运行以下代码测试你的 addScaledRow 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_addScaledRow
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 0.002s OK
2.3 Gaussian Jordan 消元法求解 Ax = b¶
2.3.1 算法¶
步骤1 检查A，b是否行数相同
步骤2 构造增广矩阵Ab
步骤3 逐列转换Ab为化简行阶梯形矩阵 中文维基链接
对于Ab的每一列（最后一列除外）
当前列为列c
寻找列c中 对角线以及对角线以下所有元素（行 c~N）的绝对值的最大值
如果绝对值最大值为0
那么A为奇异矩阵，返回None (你可以在选做问题2.4中证明为什么这里A一定是奇异矩阵)
否则
使用第一个行变换，将绝对值最大值所在行交换到对角线元素所在行（行c）
使用第二个行变换，将列c的对角线元素缩放为1
多次使用第三个行变换，将列c的其他元素消为0
步骤4 返回Ab的最后一列
注： 我们并没有按照常规方法先把矩阵转化为行阶梯形矩阵，再转换为化简行阶梯形矩阵，而是一步到位。如果你熟悉常规方法的话，可以思考一下两者的等价性。
2.3.2 算法推演¶
为了充分了解Gaussian Jordan消元法的计算流程，请根据Gaussian Jordan消元法，分别手动推演矩阵A为可逆矩阵，矩阵A为奇异矩阵两种情况。
推演示例¶
$Ab = \begin{bmatrix} -7 & 5 & -1 & 1\\ 1 & -3 & -8 & 1\\ -10 & -2 & 9 & 1\end{bmatrix}$
$ --> $ $\begin{bmatrix} 1 & \frac{1}{5} & -\frac{9}{10} & -\frac{1}{10}\\ 0 & -\frac{16}{5} & -\frac{71}{10} & \frac{11}{10}\\ 0 & \frac{32}{5} & -\frac{73}{10} & \frac{3}{10}\end{bmatrix}$
$ --> $ $\begin{bmatrix} 1 & 0 & -\frac{43}{64} & -\frac{7}{64}\\ 0 & 1 & -\frac{73}{64} & \frac{3}{64}\\ 0 & 0 & -\frac{43}{4} & \frac{5}{4}\end{bmatrix}$
$ --> $ $\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & -\frac{3}{16}\\ 0 & 1 & 0 & -\frac{59}{688}\\ 0 & 0 & 1 & -\frac{5}{43}\end{bmatrix}$
推演有以下要求:¶
- 展示每一列的消元结果, 比如3*3的矩阵, 需要写三步
- 用分数来表示
- 分数不能再约分
- 我们已经给出了latex的语法,你只要把零改成你要的数字(或分数)即可
- 可以用这个页面检查你的答案(注意只是答案, 推演步骤两者算法不一致)
你可以用python的 fractions 模块辅助你的约分
以下开始你的尝试吧!¶
In [59]:
# 不要修改这里！
from helper import *
A = generateMatrix(3,seed,singular=False)
b = np.ones(shape=(3,1),dtype=int) # it doesn't matter
Ab = augmentMatrix(A.tolist(),b.tolist()) # 请确保你的增广矩阵已经写好了
printInMatrixFormat(Ab,padding=3,truncating=0)
-1, -6, 5 || 1 -10, 7, 6 || 1 7, -2, -1 || 1
请按照算法的步骤3，逐步推演可逆矩阵的变换。
在下面列出每一次循环体执行之后的增广矩阵(注意使用分数语法)
$ Ab = \begin{bmatrix} -1 & -6 & 5 & 1 \\ -10 & 7 & 6 & 1 \\ 7 & -2 & -1 & 1 \end{bmatrix}$
第一步第一行乘以 -1 $ --> \begin{bmatrix} 1 &6 &-5 &-1\\ -10 &7 &6 &1 \\ 7 &-2 &-1 &1 \end{bmatrix}$
第二步第二行等于第一行乘以10加上第二行 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&67&-44&-9\\ 7&-2&-1&1\end{bmatrix}$
第三步第三行等于第一行乘以-7加上第三行 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&1& -44/67&-9/67\\ 0&-44&34&8\end{bmatrix}$
第四步第二行等于第二行乘以1/67 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&1&-44/67&-9/67\\ 0&-44&34&8\end{bmatrix}$
第五步第三行等于第二行乘以44加上第三行 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&1& -44/67&-9/67\\ 0&0&342/&140/67\end{bmatrix}$
第六步第三行等于第三行乘以67/342 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&1& -44/67&-9/67\\ 0&0&1&70/171\end{bmatrix}$
第七步第二行等于第三行乘以44/67加第二行 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&-5&-1\\ 0&1& 0&23/171\\ 0&0&1&70/171\end{bmatrix}$
第八步第一行等于第三行乘以5加第一行 $ --> \begin{bmatrix} 1&6&0&179/171 \\ 0&1& 0&23/171\\ 0&0&1&70/171\end{bmatrix}$
第九步第一行等于第二行乘以-6加第一行 $ --> \begin{bmatrix} 1&0&0&41/171\\ 0&1& 0&23/171\\ 0&0&1&70/171\end{bmatrix}$
因为可以转换成单位矩阵，所以是可逆矩阵
$...$
In [60]:
# 不要修改这里！
A = generateMatrix(3,seed,singular=True)
b = np.ones(shape=(3,1),dtype=int)
Ab = augmentMatrix(A.tolist(),b.tolist()) # 请确保你的增广矩阵已经写好了
printInMatrixFormat(Ab,padding=3,truncating=0)
0,-10, 9 || 1 -8, 8, -6 || 1 8, -8, 6 || 1
请按照算法的步骤3，逐步推演奇异矩阵的变换。
在下面列出每一次循环体执行之后的增广矩阵(注意使用分数语法)
$ Ab = \begin{bmatrix} 0 & -10 & 9 & 1 \\ -8 & 8 & -6 & 1 \\ 8 & -8 & 6 & 1 \end{bmatrix}$
1.第一行与第三行交换
$ --> \begin{bmatrix} 8 & -8 & 6 & 1\\ -8 & 8 & -6 & 1 \\ 0 & -10 & 9 & 1 \end{bmatrix}$
2.第二行与第三行交换
$ --> \begin{bmatrix} 8 & -8 & 6 & 1\\ 0 & -10 & 9 & 1 \\ -8 & 8 & -6 & 1 \end{bmatrix}$
3、第三+第一行
$ --> \begin{bmatrix} 1 & -1 & 3/4 & 1/8 \\ 0 & -10 & 9 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 2 \end{bmatrix} $
转化方程如下： x-y+3/4z=1/8 -10y+9z=1 0=2
0=2无解，该矩阵为奇异矩阵
$...$
2.3.3 实现 Gaussian Jordan 消元法¶
In [61]:
# TODO 实现 Gaussain Jordan 方法求解 Ax = b
""" Gaussian Jordan 方法求解 Ax = b.
参数
A: 方阵
b: 列向量
decPts: 四舍五入位数，默认为4
epsilon: 判读是否为0的阈值，默认 1.0e-16
返回列向量 x 使得 Ax = b
返回None，如果 A，b 高度不同
返回None，如果 A 为奇异矩阵
"""
def gj_Solve(A, b, decPts=4, epsilon = 1.0e-16):
if len(A) != len(b):
return None
Ab = augmentMatrix(A, b)
row, column = shape(Ab)
for index in range(column - 1):
r = index
max_list = []
r_max_index = []
while(r < row):
max_list.append(abs(Ab[r][index]))
r_max_index.append(r)
r = r + 1
x_max = max(max_list)
m_index = max_list.index(x_max)
max_row = r_max_index[m_index]
if x_max < epsilon:
return None
elif max_row != index:
swapRows(Ab, index, max_row)
scale = 1.0 / Ab[index][index]
scaleRow(Ab, index, scale)
j = 0
while(j < row):
if j == index:
j = j + 1
continue
num = - Ab[j][index]
addScaledRow(Ab, j, index, num)
j = j + 1
printInMatrixFormat(Ab)
result_list = []
for n in range(row):
result_list.append([round(Ab[n][-1],decPts)])
print "result_list:" + format(result_list)
return result_list
In [62]:
# 运行以下代码测试你的 gj_Solve 函数
%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_gj_Solve
1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 2.593 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 1.904 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 3.538 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.849 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.572 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 3.105 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || 0.242 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000 || -1.626 result_list:[[2.5928], [1.904], [3.5377], [0.8489], [0.5718], [3.1051], [0.242], [-1.6258]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, -0.000 || 0.145 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.333 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.040 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, -0.000 || -0.138 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000 || 0.211 result_list:[[0.1454], [-0.3326], [0.0404], [-0.1378], [0.2113]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.353 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.205 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || 0.263 0.000, 0.000, 0.000, 1.000 || -0.107 result_list:[[-0.3527], [0.2054], [0.2634], [-0.1071]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, -0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.821 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, -0.000, -0.000, 0.000, 0.000 || -0.205 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.345 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.045 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, -0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.056 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.245 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, -0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 1.548 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, -0.000, -0.000, 1.000, 0.000 || 3.104 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 0.000, 0.000, -0.000, 1.000 || -1.408 result_list:[[0.821], [-0.2046], [0.3452], [-1.0451], [-1.0556], [-0.2445], [1.5483], [3.1036], [-1.4079]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -2.302 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -10.642 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -4.460 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -3.226 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || -3.259 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || 7.360 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000 || 8.554 result_list:[[-2.3019], [-10.6422], [-4.46], [-3.2257], [-3.2592], [7.36], [8.5536]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.029 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.389 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.944 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.080 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.762 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.623 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.339 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || 0.197 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000 || 0.183 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1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -2.013 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.264 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.971 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.206 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.373 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || -0.821 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000 || -0.411 result_list:[[0.8147], [-2.0131], [0.2639], [-0.9707], [0.2059], [0.373], [-0.8215], [-0.4108]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 3.246 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.709 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 2.045 0.000, 0.000, -0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.160 0.000, 0.000, -0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.247 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 3.932 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.203 -0.000, -0.000, 0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000, 0.000 || -1.083 -0.000, -0.000, 0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000 || -0.864 result_list:[[3.2463], [0.7092], [2.0448], [-0.16], [-1.2466], [3.9324], [0.2032], [-1.0831], [-0.8641]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -2.292 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, -0.000 || 1.417 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, -0.000 || 1.533 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || -2.014 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000 || 1.145 result_list:[[-2.2917], [1.4172], [1.5331], [-2.0136], [1.1449]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 1.403 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.123 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -1.118 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.534 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || -0.773 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.351 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.437 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000, 0.000 || -0.900 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000 || 0.088 result_list:[[1.4026], [-1.1226], [-1.1178], [0.5343], [-0.7727], [0.3508], [0.4369], [-0.8996], [0.0883]] 1.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.332 0.000, 1.000, 0.000, 0.000, 0.000 || 0.097 0.000, 0.000, 1.000, 0.000, 0.000 || 0.025 0.000, 0.000, 0.000, 1.000, 0.000 || -0.260 -0.000, -0.000, -0.000, -0.000, 1.000 || 0.109 result_list:[[0.3324], [0.0969], [0.0254], [-0.2604], [0.1092]]
---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 6.358s OK
(选做) 2.4 算法正确判断了奇异矩阵：¶
在算法的步骤3 中，如果发现某一列对角线和对角线以下所有元素都为0，那么则断定这个矩阵为奇异矩阵。
我们用正式的语言描述这个命题，并证明为真。
证明下面的命题：
如果方阵 A 可以被分为4个部分:
$ A = \begin{bmatrix} I & X \\ Z & Y \\ \end{bmatrix} , \text{其中 I 为单位矩阵，Z 为全0矩阵，Y 的第一列全0}$，
那么A为奇异矩阵。
提示：从多种角度都可以完成证明
- 考虑矩阵 Y 和 矩阵 A 的秩
- 考虑矩阵 Y 和 矩阵 A 的行列式
- 考虑矩阵 A 的某一列是其他列的线性组合
TODO 证明：
3 线性回归¶
3.1 随机生成样本点¶
In [63]:
# 不要修改这里！
%matplotlib notebook
from helper import *
X,Y = generatePoints2D(seed)
vs_scatter_2d(X, Y)
In [64]:
#TODO 请选择最适合的直线 y = mx + b
m1 = -2.00810213
b1 = 9.76576266
# 不要修改这里！
vs_scatter_2d(X, Y, m1, b1)
3.2.2 计算平均平方误差 (MSE)¶
我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下： $$ MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(y_i - mx_i - b)^2} $$
In [65]:
# TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE
def calculateMSE2D(X,Y,m,b):
if len(X) == len(Y) and len(X) != 0:
return sum([(y - m*x - b)**2 for x, y in zip(X, Y)])/len(X)
else:
raise ValueError
# TODO 检查这里的结果, 如果你上面猜测的直线准确, 这里的输出会在1.5以内
print(calculateMSE2D(X,Y,m1,b1))
1.06688067546
3.2.3 调整参数 $m, b$ 来获得最小的平方平均误差¶
你可以调整3.2.1中的参数 $m1,b1$ 让蓝点均匀覆盖在红线周围，然后微调 $m1, b1$ 让MSE最小。
3.3 (选做) 找到参数 $m, b$ 使得平方平均误差最小¶
这一部分需要简单的微积分知识( $ (x^2)' = 2x $ )。因为这是一个线性代数项目，所以设为选做。
刚刚我们手动调节参数，尝试找到最小的平方平均误差。下面我们要精确得求解 $m, b$ 使得平方平均误差最小。
定义目标函数 $E$ 为 $$ E = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}{(y_i - mx_i - b)^2} $$
因为 $E = \frac{n}{2}MSE$, 所以 $E$ 取到最小值时，$MSE$ 也取到最小值。要找到 $E$ 的最小值，即要找到 $m, b$ 使得 $E$ 相对于 $m$, $E$ 相对于 $b$ 的偏导数等于0.
因此我们要解下面的方程组。
$$ \begin{cases} \displaystyle \frac{\partial E}{\partial m} =0 \\ \\ \displaystyle \frac{\partial E}{\partial b} =0 \\ \end{cases} $$3.3.1 计算目标函数相对于参数的导数¶
首先我们计算两个式子左边的值
证明/计算： $$ \frac{\partial E}{\partial m} = \sum_{i=1}^{n}{-x_i(y_i - mx_i - b)} $$
$$ \frac{\partial E}{\partial b} = \sum_{i=1}^{n}{-(y_i - mx_i - b)} $$TODO 证明:
3.3.2 实例推演¶
现在我们有了一个二元二次方程组
$$ \begin{cases} \displaystyle \sum_{i=1}^{n}{-x_i(y_i - mx_i - b)} =0 \\ \\ \displaystyle \sum_{i=1}^{n}{-(y_i - mx_i - b)} =0 \\ \end{cases} $$为了加强理解，我们用一个实际例子演练。
我们要用三个点 $(1,1), (2,2), (3,2)$ 来拟合一条直线 y = m*x + b, 请写出
- 目标函数 $E$,
- 二元二次方程组，
- 并求解最优参数 $m, b$
TODO 写出目标函数，方程组和最优参数
3.3.3 将方程组写成矩阵形式¶
我们的二元二次方程组可以用更简洁的矩阵形式表达，将方程组写成矩阵形式更有利于我们使用 Gaussian Jordan 消元法求解。
请证明 $$ \begin{bmatrix} \frac{\partial E}{\partial m} \\ \frac{\partial E}{\partial b} \end{bmatrix} = X^TXh - X^TY $$
其中向量 $Y$, 矩阵 $X$ 和 向量 $h$ 分别为 : $$ Y = \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ ... \\ y_n \end{bmatrix} , X = \begin{bmatrix} x_1 & 1 \\ x_2 & 1\\ ... & ...\\ x_n & 1 \\ \end{bmatrix}, h = \begin{bmatrix} m \\ b \\ \end{bmatrix} $$
TODO 证明:
3.4 求解 $X^TXh = X^TY$¶
在3.3 中，我们知道线性回归问题等价于求解 $X^TXh = X^TY$ (如果你选择不做3.3，就勇敢的相信吧，哈哈)
In [66]:
# TODO 实现线性回归
'''
参数：X, Y 存储着一一对应的横坐标与纵坐标的两个一维数组
返回：线性回归的系数(如上面所说的 m, b)
'''
def linearRegression2D(X,Y):
X = [[x, 1] for x in X]
Y = [[y] for y in Y]
XT = transpose(X)
A = matxMultiply(XT, X)
b = matxMultiply(XT, Y)
result_list = gj_Solve(A, b)
return result_list[0][0], result_list[1][0]
In [67]:
# 请不要修改下面的代码
m2,b2 = linearRegression2D(X,Y)
assert isinstance(m2,float),"m is not a float"
assert isinstance(b2,float),"b is not a float"
print(m2,b2)
1.000, 0.000 || -2.008 0.000, 1.000 || 9.766 result_list:[[-2.0081], [9.7658]] (-2.0081, 9.7658)
你求得的回归结果是什么？ 请使用运行以下代码将它画出来。
In [68]:
## 请不要修改下面的代码
vs_scatter_2d(X, Y, m2, b2)
print(calculateMSE2D(X,Y,m2,b2))
1.06688067681
Bonus !!!¶
如果你的高斯约当消元法通过了单元测试, 那么它将能够解决多维的回归问题
你将会在更高维度考验你的线性回归实现
In [69]:
# 生成三维的数据点
X_3d, Y_3d = generatePoints3D(seed)
vs_scatter_3d(X_3d, Y_3d)
你的线性回归是否能够对付三维的情况?
In [70]:
def linearRegression(X,Y):
return None
In [71]:
coeff = linearRegression(X_3d, Y_3d)
vs_scatter_3d(X_3d, Y_3d, coeff)
In [ ]: